Developing and evaluating evidence-based medicine in pediatric orthopaedic surgery
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this thesis was to review how a simple clinical pediatric orthopaedic surgeon might be able to create and use different levels of Evidence Based Medicine. Practicing evidence-based medicine involves the assessment of current available literature for its level of evidence, validity, and significance; and subsequently applying results to clinical practice. Much of the literature in pediatric orthopaedic surgery is level IV (case series) or level V (case reports). Despite the lower level, this literature is still important for reporting adverse events and disseminating information of novel treatment techniques. A case report of a novel adverse event is presented: permanent physeal arrest from the use of eight plate for guided growth. Following, a case series aimed to assess if the Fitbone intramedullary lengthening nail could provide successful lengthening with improved rehabilitation and minimal hospital stay, while achieving therapeutic aims of lengthening and correcting mechanical axis. Thirdly, one year of publications in 3 highly respected pediatric orthopaedic journals was reviewed. The use of “numbers needed to treat” as an adjunct to statistical analysis and level of evidence was determined for each article. And finally, a systematic review of the literature looks at the incidence of venous thromboembolism in pediatric orthopaedics. This study began with a stringent, comprehensive protocol that detailed the plan and search strategy. Initially, a meta-analysis was planned, but due to the level of evidence of the articles included, only descriptive statistics could be used. The many setbacks and delays demonstrated the difficulties in producing literature. A case study, case series, review of use of the statistical analysis Number Needed to Treat, and finally, a systematic review were produced.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,132 | 0,365 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,027 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,015 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».